我正在尝试使用 IPython 的并行环境，到目前为止，它看起来很棒，但我遇到了问题。假设我有一个函数，在库中定义
def func(a,b):
...
当我想评估 a 的一个值和 b 的一堆值时使用它。
[func(myA, b) for b in myLongList]
显然，真正的函数更复杂，但问题的本质是它需要多个参数，我只想映射其中一个。问题是 map、@dview.parallel 等映射所有参数。
假设我想得到 func(myA, myLongList) 的答案。最明显的方法是使用 functools.partial 或
dview.map_sync(lambda b: func(myA, b), myLongList)
但是，这在远程计算机上无法正常工作。原因是当 lambda 表达式被腌制时，不包括 myA 的值，而是使用远程机器上本地范围的 myA 的值。当闭包被腌制时，它们关闭的变量不会。
我能想到的两种实际可行的方法是为每个参数手动构建列表，并对所有参数进行映射，
dview.map_sync(func, [myA]*len(myLongList), myLongList)
或者可怕地使用数据作为函数的默认参数，迫使它被腌制:
# Can't use a lambda here b/c lambdas don't use default arguments :(
def parallelFunc(b, myA = myA):
return func(myA, b)
dview.map_sync(parallelFunc, myLongList)
真的，当真正的函数需要很多参数并且更复杂时，这一切似乎都被扭曲了。有一些惯用的方法吗？类似的东西
@parallel(mapOver='b')
def bigLongFn(a, b):
...
但据我所知，不存在像“mapOver”这样的东西。我可能对如何实现它有一个想法......这只是一个非常基本的操作，应该存在支持，所以我想检查我是否遗漏了一些东西。
最佳答案
我可以对 batu 的答案进行一些改进(我认为这是一个很好的答案，但可能没有详细记录您为什么使用这些选项)。 ipython 文档目前在这一点上也严重不足。所以你的功能是这样的:
def myfxn(a,b,c,d):
....
return z
并存储在一个名为 mylib 的文件中。假设 b、c 和 d 在您的运行过程中是相同的，因此您编写了一个 lambda 函数以将其简化为 1 参数函数。
import mylib
mylamfxn=lambda a:mylib.myfxn(a,b,c,d)
你想跑:
z=dview.map_sync(mylamfxn, iterable_of_a)
在梦境中，一切都会如此神奇地运作。但是，首先您会收到“未找到 mylib”的错误，因为 ipcluster 进程尚未加载 mylib。如有必要，请确保 ipcluster 进程在其 python 路径中具有“mylib”并且位于 myfxn 的正确工作目录中。然后你需要添加到你的python代码中:
dview.execute('import mylib')
在每个进程上运行 import mylib 命令。如果你再试一次，你会得到一个“全局变量 b 未定义”的错误，因为当变量在你的 python session 中时，它们不在 ipcluster 进程中。但是，python 提供了一种将一组变量复制到子进程的方法。继续上面的例子:
mydict=dict(b=b, c=c, d=d)
dview.push(mydict)
现在所有子进程都可以访问 b、c 和 d。然后你就可以运行了:
z=dview.map_sync(mylamfxn, iterable_of_a)
它现在应该可以像宣传的那样工作了。无论如何，我是使用 python 进行并行计算的新手，发现这个线程很有用，所以我想我会尝试帮助解释一些让我有点困惑的点......
最终的代码是:
import mylib
#set up parallel processes, start ipcluster from command line prior!
from IPython.parallel import Client
rc=Client()
dview=rc[:]
#...do stuff to get iterable_of_a and b,c,d....
mylamfxn=lambda a:mylib.myfxn(a,b,c,d)
dview.execute('import mylib')
mydict=dict(b=b, c=c, d=d)
dview.push(mydict)
z=dview.map_sync(mylamfxn, iterable_of_a)
这可能是让几乎所有令人尴尬的并行代码在 python 中并行运行的最快和最简单的方法....
UPDATE您也可以使用 dview 来推送所有数据而无需循环，然后使用 lview(即 lview=rc.load_balanced_view(); lview.map(...) 以负载平衡的方式进行实际计算。
关于python - IPython中带有多个参数的并行映射函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11371009/
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